基于支持向量机的光刻胶粘接芯片存储安全检测

刘芳

摘要：光刻胶因其良好的性能被运用于芯片中，是芯片制作不可缺少的重要材料。對于保证光刻胶粘接芯片的存储安全，需要对其进行检测。文章将基于支持向量机检测光刻胶粘接芯片存储安全，为了提高检测的准确率，引入深度置信网络。通过仿真实验的方法，研究支持向量算法、深度置信网络算法、两者相结合的算法对光刻胶粘接芯片存储安全进行检测。研究结果表明支持向量算法的检测准确率低于深度置信网络算法低于两者相结合的算法，即两者相结合的算法检测光刻胶粘接芯片存储安全的准确率更高、误报率更低。

关键词：支持向量机;光刻胶;芯片;检测;深度置信网络

中图分类号：TQ437 文献标识码：A 文章编号：1001-5922（2019）09-0013-04

在芯片的制作过程中，光刻胶是其中一个重要的材料，光刻胶的性能可以对芯片的功能消耗、集成度还有运行速度等都会产生直接的影响。光刻胶是一种感光材料，在光线的影响作用下，其会产生溶解度的变化，从而可以达到其在芯片中的作用，即可以将图形转移到媒体上。光刻胶的组成成分包含着聚合物和光敏剂等。光刻胶的主要应用在三个方面，分别为芯片、半导体器件和印刷业。其工作原理是当受到光照射时，就会发生显影现象，然后将很小的图形通过掩膜版传递到芯片上。随着芯片集成度的不断发展，光刻胶也发生了较大的改进，当今的光刻胶分辨率也在不断变小，由最初的几十微米提升到了如今的十纳米。众所周知，芯片的存储安全极为重要，当芯片的存储安全受到侵犯时，整个设备将会处于崩溃状态。所以当光刻胶应用于芯片中，芯片的存储安全效果如何，需要进一步的检测，本文就以支持向量机对光刻胶粘剂粘接芯片存储安全进行检测，探究光刻胶粘接芯片的存储安全。

1光刻胶粘接芯片分析

光刻胶粘接芯片时必须满足一些要求，要求光刻胶具有一定的性能。光刻胶的性能如下：光刻胶必须是非常干净的，其纯度也要高，最低的要求是其中的杂质的大小要比芯片宽度小;光刻胶在曝光过程中要满足波长区域内是透明的，然而其他的波长不能够穿透;光刻胶既要满足具有粘接能力又要能够易于清洗;要能够有很强的耐高温性能;存储要安全;能够适应不同的材料，即工艺宽容度要大。满足这些条件后的光刻胶粘接芯片时会让芯片更加安全可靠。

光刻胶粘接芯片存储安全非常重要，如果存在漏洞现象检测不到位，将会造成严重的后果。一般情况下，光刻胶粘接芯片存储安全的漏洞有三种情况，一种是在电路中设置控制单元专门由硬件控制，这种硬件将会占用芯片的面积和资源，操作较为简单。第二种就是通过软件来实现控制芯片的存储安全，这种情况主要在高级电路中出现。第三种就是硬件和软件共同控制，在这种情况时，检测存储安全是会很困难的。

为了防止光刻胶粘接芯片存储安全出现漏洞，就需要时刻时用正确的方式对芯片存储安全进行检测，本文就是基于支持向量法对光刻胶粘接芯片存储安全检测。支持向量机主要作用是分类和回归处理，能够对小小样本数据进行很好的处理。

2光刻胶粘接芯片存储安全检测

2.1支持向量机和深度置信网络分析

本文主要是基于支持向量机的光刻胶粘接芯片存储安全检测，为了到达检测的准确率，将深度置信网络算法引人支持向量算法中，从而比较三种方式检测光刻胶粘接芯片存储安全的准确率。

支持向量机的数学模型如下文中公式和图表所示：

2.2实验仿真

2.2.1数据来源

为了说明支持向量算法、深度置信网络算法和两者相结合的算法对光刻胶粘接芯片存储安全的检测效果，选择KDD CUPOO数据集为本实验的研究对象，该数据集的的特征数量有41个，芯片存储安全的标签类型为正常、U2R、Probe、DOS和R2L，表1为编码类型。

2.2.2数据处理

由于芯片存储安全的数据特征不是在一个数量级，所以首先需要对这些数据进行处理，使之处于同一个数量级，即将数据进行归一化处理，该公式如下：

设置支持向量算法和深度置信网络算法相结合的算法的参数，该算法的参数如表2所示。为了说明基于支持向量算法在检测光刻胶粘接芯片存储安全的效果，本文设置了准确率和误差率代表该算法检测芯片存储安全的运用效果。准确率和误差率的公式如下：

从图1可以观察到，当多用训练集为20%时，两种相结合的算法的准确率达到了95.1%，当多用训练集为30%时，两种相结合的算法的准确率达到了97.1%，当多用训练集为40%时，两种相结合的算法的准确率达到了97.8%，从而可以得出当所用训练比例越来越大时，两种相结合的算法的检测准确率会越来越大。该种算法说明了深度置信网络算法与支持向量算法的结合能够是安全检测效果达到很好。

上面紧紧只对两种算法的结合算法计算了准确率，接下来将对三种不同的算法计算他们的准确率和误差率，表3和表4和图2和图3即为三种算法的准确率和误差率，并将三者进行比较。

通过上图支持向量算法、深度置信网络算法和两者相结合的算法的准确率和误报率可知，两者相结合的算法对光刻胶粘接芯片的存储安全检测的准确率更高、误报率更低，当所用训练集比例越来越多时，支持向量算法、深度置信网络算法和两者相结合的算法的准确率会越来越高、误报率会越来越低。而且支持向量算法的准确率低于深度置信网算法低于两者相结合的算法，支持向量算法的误报率高于深度置信网算法高于两者相结合的算法。从而说明两者相结合的算法在检测光刻胶粘接芯片存储安全时更加优异。

3结语

光刻胶粘接芯片具有良好的性能，基于支持向量机的光刻胶粘接芯片存储安全检测研究，为了提高检测的准确性，将深度置信网络引入其中，研究了三种算法（支持向量算法、深度置信网络算法和两者相结合的算法）对光刻胶粘接芯片存储安全进行检测。通过仿真实验的方法，知道了支持向量算法的检测准确率低于深度置信网算法低于两者相结合的算法，所以得出将两种算法相结合起来的算法更有利于检测光刻胶粘接芯片存储是否安全。对光刻胶粘接芯片的存储安全检测还有其他很多方法，需要我们不断去探索、去研发更多科学合理有效的算法，保障光刻胶粘接芯片的存储安全，将更有利于社会的发展。